Сбер

mlops engineer ML-платформы

Коротко

Роль MLOps-инженера по развитию и поддержке внутренней ML-платформы Сбера для команд Data Science и ML, включая Kubernetes, CI/CD в GitLab, управление GPU-ресурсами и мониторинг (Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics, Kibana). Требуется коммерческий опыт эксплуатации Kubernetes в production, работа с Docker, Helm, Terraform, Ansible, Python и понимание MLOps-стека (JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS). Гибридный формат работы в Москве, уровень senior.

Описание
Внутренняя ML-платформа Сбера для команд Data Science и ML обеспечивает полный цикл работы с машинным обучением: от интерактивных исследовательских окружений до обучения моделей на GPU, версионирования данных и моделей и оркестрации пайплайнов.
Задачи
•Развивать и поддерживать ML-платформу и окружения для обучения и экспериментов
•Разворачивать и сопровождать сервисы в Kubernetes
•Автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform, Ansible и Helm
•Строить и поддерживать CI/CD-процессы в GitLab: сборку, тестирование, публикацию образов в Registry и развёртывание
•Управлять GPU-ресурсами: планированием, изоляцией и мониторингом загрузки
•Интегрировать и поддерживать инструменты ML-платформы
•Обеспечивать наблюдаемость с помощью Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics и Kibana
•Работать с сетью: DNS, TCP/IP, маршрутизацией, балансировкой, firewall и обнаружением сервисов
•Писать автоматизацию и внутренние сервисы на Python
•Обеспечивать отказоустойчивость, безопасность, масштабирование и предсказуемость платформы
•Консультировать команды DS/ML по использованию платформы и лучшим практикам
Требования
•Уверенное знание Linux и сетей
•Коммерческий опыт эксплуатации Kubernetes в production
•Опыт работы с Docker, Helm, Terraform и Ansible
•Опыт построения CI/CD в GitLab, включая Registry
•Понимание принципов мониторинга и логирования с Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana и Kibana
•Уверенное владение Python для автоматизации и написания внутренних сервисов
•Опыт работы с GPU-ресурсами, включая NVIDIA GPU, MIG, планирование и мониторинг
•Понимание жизненного цикла ML-моделей и задач MLOps
•Опыт интеграции или поддержки инструментов из ML-стека: JupyterHub, YTsaurus, Slurm, Airflow, MLflow, LakeFS
Условия
•Возможность выбрать гибридный формат или работу в офисе
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
•Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте